論文の概要: WAVER: Writing-style Agnostic Video Retrieval via Distilling Vision-Language Models Through Open-Vocabulary Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09507v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 03:17:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 17:28:26.573020
• Title: WAVER: Writing-style Agnostic Video Retrieval via Distilling Vision-Language Models Through Open-Vocabulary Knowledge
• Title（参考訳）: WAVER:オープンボキャブラリ知識による視覚言語モデルの蒸留による筆記型ビデオ検索
• Authors: Huy Le, Tung Kieu, Anh Nguyen, Ngan Le
• Abstract要約: WAVERはドメイン間知識の蒸留機構であり,書式知能に対処するための手法である。 WAVERは、事前学習された視覚言語モデルに固有のオープン語彙特性を活かし、教師モデルから教師モデルへのテキストベースの知識の伝達に暗黙の知識蒸留アプローチを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.034917651508524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-video retrieval, a prominent sub-field within the broader domain of multimedia content management, has witnessed remarkable growth and innovation over the past decade. However, existing methods assume the video scenes are consistent and the description annotators are unbiased. These limitations fail to align with fluid real-world scenarios, and descriptions can be influenced by annotator biases, diverse writing styles, and varying textual perspectives. To overcome the aforementioned problems, we introduce WAVER, a cross-domain knowledge distillation mechanism designed to tackle the challenge of handling writing-style agnostics. WAVER capitalizes on the open-vocabulary properties inherent in pre-trained vision-language models and employs an implicit knowledge distillation approach to transfer text-based knowledge from a teacher model to a vision-based student. Empirical studies conducted across four standard benchmark datasets, encompassing various settings, provide compelling evidence that \WAVER can achieve state-of-the-art performance in text-video retrieval tasks while handling writing-style variations.
• Abstract（参考訳）: テキストビデオ検索は、マルチメディアコンテンツ管理の分野において目立ったサブフィールドであり、過去10年間で著しい成長とイノベーションを目の当たりにしている。 しかし、既存の手法では、ビデオシーンは一貫性があり、説明注釈は偏っていないと仮定している。 これらの制限は現実の流動的なシナリオと一致せず、記述は注釈のバイアス、多彩な書き込みスタイル、様々なテキストの観点の影響を受けうる。 上述した問題を克服するために,書字型不可知論に対処するためのクロスドメイン知識蒸留機構であるWAVERを導入する。 WAVERは、事前学習された視覚言語モデルに固有のオープン語彙特性を活かし、教師モデルから教師モデルへのテキストベースの知識の伝達に暗黙の知識蒸留アプローチを採用している。 さまざまな設定を含む4つの標準ベンチマークデータセットで実施された実証研究は、‘WAVER’がテキストビデオ検索タスクにおいて、書き込みスタイルのバリエーションを処理しながら、最先端のパフォーマンスを達成できるという説得力のある証拠を提供する。

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